Artifacts and natural kinds: Children's judgments about whether objects are owned.
Notice bibliographique
Résumé
People's behavior in relation to objects depends on whether they are owned. But how do people judge whether objects are owned? We propose that people expect human-made objects (artifacts) to be more likely to be owned than naturally occurring objects (natural kinds), and we examine the development of these expectations in young children. Experiment 1 found that when shown pictures of familiar kinds of objects, 3-year-olds expected artifacts to be owned and inanimate natural kinds to be non-owned. In Experiments 2A and 2B, 3-6-year-olds likewise had different expectations about the ownership of unfamiliar artifacts and natural kinds. Children at all ages viewed unfamiliar natural kinds as non-owned, but children younger than 6 years of age only endorsed artifacts as owned at chance rates. In Experiment 3, children saw the same pictures but were also told whether objects were human-made. With this information provided, even 3-year-olds viewed unfamiliar artifacts as owned. Finally, in Experiment 4, 4- and 5-year-olds chose unfamiliar artifacts over natural kinds when judging which object in a pair belongs to a person, but not when judging which the person prefers. These experiments provide first evidence about how children judge whether objects are owned. In contrast to claims that children think about natural kinds as being similar to artifacts, the current findings reveal that children have differing expectations about whether they are owned.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».